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贝叶斯框架下最小二乘支持向量机的中长期电力负荷组合预测
被引:12
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张云云
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机构: 华北电力大学工商管理学院
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[1] 华北电力大学工商管理学院
来源:
关键词:
中长期负荷;
组合预测;
贝叶斯框架;
最小二乘支持向量机;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM715 [电力系统规划];
学科分类号:
摘要:
影响中长期负荷变化的因素较多,单一预测模型很难满足预测需要,组合预测能够较好地解决单一模型的缺点,借鉴单一预测模型的优点。提出贝叶斯框架下最小二乘支持向量机(LS-SVM)中长期负荷组合预测模型,利用结构化风险原则代替经验风险最小化,挖掘各单一预测模型的信息,以单一模型的预测数作为组合预测输入样本,通过贝叶斯后验理论确定最小二乘支持向量机参数,建立组合预测模型进行预测。通过算例表明,提出的模型具有较高的预测精度,能够较好地解决小样本下的预测问题,具有良好的泛化能力和预测精度。
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